Intelligenza artificiale: come si calcola davvero il ritorno dell’investimento?

Entro il 2025, un progetto di intelligenza artificiale su tre finirà nel cestino perché i costi supereranno i benefici. Questo è l’allarme lanciato da Gartner, e suona come una doccia fredda per tutte quelle aziende che stanno puntando sull’IA senza avere una chiara strategia di ritorno sugli investimenti (ROI).

La domanda che molti CEO si pongono è: “Vale davvero la pena investire nell’IA?” Per trovare la risposta, spesso si affidano ai loro CFO, incaricati di fare i conti con numeri incerti e scenari non sempre rassicuranti. Ma come si misura il ROI dell’IA quando ancora non si hanno tutti i pezzi del puzzle? Ecco quattro suggerimenti per evitare passi falsi e ottenere un reale valore aggiunto.

  1. Giocare su più fronti come un decatleta olimpico

L’IA può portare grandi ritorni, ma solo se l’azienda riesce a eccellere in più campi contemporaneamente. Non basta avere un buon modello, secondo Deloitte, servono dati di alta qualità, monitoraggio continuo delle performance e misure di sicurezza e governance impeccabili. Proprio come un decatleta che si destreggia in dieci discipline, anche qui bisogna mantenere standard elevati su più fronti per avere successo.

  1. Cercare successi rapidi e partire da lì

Invece di inseguire il sogno di rivoluzionare l’azienda con l’IA da un giorno all’altro, è meglio concentrarsi su piccoli risultati concreti e far leva su quelli per convincere gli stakeholder a ulteriori investimenti. Spesso il calcolo del ROI dell’IA è più un’arte che una scienza, e il vero trucco sta nel bilanciare costi e benefici non solo finanziari, ma anche strategici. Alla fine, gli investimenti più lungimiranti in dati, tecnologie e competenze daranno frutti, ma solo se supportati da un’analisi solida fin dall’inizio.

  1. Personalizzare le metriche di successo

Ogni azienda è diversa, così come lo sono gli effetti dell’IA. Per questo, il ROI non si misura con lo stesso metro per tutti. Alcuni benefici potrebbero non comparire nei fogli di calcolo tradizionali o nei KPI abituali, ma potrebbero manifestarsi in miglioramenti di qualità, innovazione o conformità. Non si tratta di una corsa veloce, ma di una maratona.

  1. Non dimenticare il fattore umano

L’IA non è solo una questione di algoritmi e dati, ma di persone. Le aziende spesso incontrano difficoltà perché mancano di personale qualificato, necessario per gestire e implementare l’IA. La buona notizia? Investire in IA può attrarre giovani talenti, sempre più interessati a lavorare con tecnologie all’avanguardia. Non si tratta di sostituire le persone con l’IA, ma di farle lavorare insieme per migliorare l’efficienza e colmare il gap di competenze.

La collaborazione è la chiave del successo

Per avere successo con l’IA, non si può ragionare per compartimenti stagni. I progetti migliori nascono dalla collaborazione tra diversi dipartimenti: IT, finanza e altre aree strategiche. Secondo il report SAP Concur CFO Insights, infatti, oltre la metà dei CFO ritiene cruciale collaborare con i responsabili IT per sfruttare al meglio l’IA. E poi c’è sempre il grande dilemma: sviluppare internamente o acquistare soluzioni già pronte? La prima opzione offre maggiore controllo, ma richiede più tempo e risorse. La seconda è più rapida e meno rischiosa, ma meno personalizzabile.

Capire l’equazione giusta del ROI significa trovare il giusto mix tra queste scelte. Solo così l’IA può diventare un vero motore di crescita e innovazione per l’azienda.

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